文件名称：chap-深度生成模型.pdf
文件大小：862KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-05-29 08:11:56
深度学习
深度生成模型可以分为有监督与无监督，主要还是在于无监督地应用，用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到或可见数据的高阶相关性，可以通过从网络中采样来生成有效样本，譬如受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）、深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine, DBM）和广义除噪自编码器（Generalized Denoising Autoencoders）。